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有执照的临床社会工作者 - 学生服务部
有执照的临床社会工作者（LCSW）利用循证和全国认可的教学实践来满足克拉克县学区（CCSD）的学校，学生和家庭的需求，同时采用基于系统范围的基于实力的方法。LCSW在个人和小组环境中提供了高级的心理/行为健康治疗水平。LCSW将专注于提供和批准（用于医疗补助目的）为学生提供的心理健康服务。重点将是进行评估和提供服务。主要职责包括制定和监督治疗计划。根据学生症状和诊断提供治疗。将期望此人遵守CCSD的专业领域和有执照员工的标准，并直接向学生教育管理系统主任II，学生服务部报告。
人工智能对工人技能的影响
人工智能（AI）的使用极大地影响了商业和社会。ai被定义为“系统能够正确解释外部数据，从此类数据中学习并使用这些学习来通过灵活的适应来实现特定的目标和任务”（Kaplan＆Haenlein，2019年），具有通过认可，了解，学习，学习和行动（Dwive，学习和动作）增强甚至更换人类的任务和活动（DWIDEDIEDI ET，20221）。现代AI系统目前与机器学习（ML）绑定。机器学习方法和模型的开发使计算机无需明确编程即可从数据中学习（Mohri等，2018）。机器学习涉及向计算机系统提供大量数据，然后使用统计技术来查找数据中的贴图和关系。基于其学到的数据，系统可以使用此信息来做出预测或采取行动。专家预测，ML和AI将在未来十年显着改变工作的性质（Rahman＆Abedin，2021； Tommasi等，2021）。
没有青少年就没有科技：年轻员工短缺如何阻碍企业技术投资
∗ ifo 研究所和曼海姆经济与经济研究所，lipowski@ifo.de 我非常感谢 Anna Salomons 和 Ulrich Zierahn-Weilage 的建议和支持。对于有帮助的评论和对话，我感谢 Daron Acemoglu、Melanie Arntz、David Autor、Eduard Br¨ull、Christian Dustmann、Guido Friebel、Katja G¨orlitz、Maarten Goos、Simon J¨ager、Morten Olsen、Harald Pfeifer、Pascual Restrepo、Johannes Schmieder、Anna Waldman-Brown 和 Nicolas Ziebarth。我感谢 EEA（巴塞罗那）、EALE（布拉格）、TPRI（波士顿）、未来技能会议（LISER）、ces-ifo 技能再培训和技能短缺暑期学院（威尼斯）、教育和职业培训经济学领导机构会议（苏黎世）以及波恩大学、法兰克福金融与管理学院、慕尼黑 ifo、IWH Halle、IZA、慕尼黑 LMU、曼海姆大学、柏林 Rockwool 基金会、乌得勒支大学和曼海姆 ZEW 的内部研讨会的会议和研讨会参与者。该项目由莱布尼茨协会通过海德堡大学莱布尼茨应用劳动经济学教授职位（P56/2017）和曼海姆 ZEW 提供资金支持。
关于工作场所灵活性和工作质量的研究：工人和雇主的观点
零工经济的兴起从根本上重新定义了工作的性质，通过提供替代性就业机会，这些机会提供无与伦比的工作场所灵活性，同时同时引入了一系列挑战，以便对工作质量进行一系列挑战，并且该研究旨在检查这一经济转变的复杂性和矛盾，尤其是从工人和范围内的工具培训，尤其是从工人的角度来看，这是工人的范围内的范围，范围内的工具企业的范围内的范围是，范围内的工作经济型企业，范围内的范围是框架的范围。风景，通过严格的概念和理论方法。零工经济的概念已吸引了学者，决策者和从业人员的越来越多的关注，部分原因是诸如Uber，Upwork，TaskRabbit和Fiverr等平台的迅速扩展，这些平台既可以通过允许工人来参与相对的工作，从而使他们的工作人员逐步促进了工作，从而破坏了传统的就业模型，从而使工作人员从事范围内的工作，并从事范围内的工作，并促进了相对的工作，并促进了范围的工作，并促进了相对的工作，而这些工作人员的工作范围是在范围内进行的。在没有与全职员工相关的财务承诺的情况下满足波动的需求（Sundararajan，2020； Kalleberg＆Dunn，2016年）。然而，尽管为演出工人带来了灵活性的好处，但关于这种自主权与工作质量恶化之间的权衡的辩论仍在进行中，担心收入不稳定，缺乏社会保护的机会以及在许多文献中持续存在职业发展的机会有限（Scholz，2017年； Defano，2016年）。然而，这种灵活性通常是有代价的，因为大多数演出工人被归类为独立承包商，而不是员工，这大大降低了他们对平台介导的工作的日益普遍性导致学者探索数字技术如何重塑就业关系，特别关注对工作场所灵活性和工作质量的影响（Wood等，2019）。从理论上讲，零工经济允许工人在何时，何地和工作方式上享有更大的灵活性，事实证明，这对那些寻求与其他承诺平衡的人特别有吸引力（Codagnone等，2016）。经验数据表明，零工经济中的工人高度重视这种灵活性，2019年对美国演出工人的调查显示，有63％的工人将灵活性作为参与演出工作的主要原因（麦肯锡全球研究所，2020年）。此外，演出工作为以前可能被排除在传统劳动力市场之外的个人（包括残疾人，看护责任或其他个人约束的人）创造了新的就业途径，这些劳动力市场的工作途径使全职工作较低（Donovan等，2016年）。
WKC-1-P - 威斯康星州工人赔偿法案
第 102 章 工伤赔偿 102.01 定义。102.03 责任条件。102.04 雇主的定义。102.05 雇主的选择、退出。102.06 雇主与承包商的连带责任。102.07 雇员的定义。102.075 独资经营者、合伙人或成员的选择。102.076 公司官员的选择。102.077 学区或私立学校的选举。102.078 房地产公司的选举。102.08 公务员的管理。102.11 收入、计算方法。102.12 受伤通知、例外、疏忽。102.123 雇员声明。102.125 欺诈报告、调查和起诉。102.13 审查；有能力的证人；证据排除；尸检。102.14 部门和处室的管辖权；咨询委员会。102.15 规则；记录。102.16 提出争议；雇员的贡献。102.17 程序；听证通知；证人；藐视法庭；证词；体检。102.175 责任分摊。102.18 调查结果、命令和裁决。102.19 外籍家属；通过领事官员支付。102.195 被关押在机构中的雇员；福利的支付。102.20 裁决。102.21 地方政府单位支付奖金。102.22 延迟支付的罚款；利息。
估计对工人赔偿的精算责任...
在2024财年和2023财年中，包括可计费的预计负债的方法，包括：（1）依赖于个人案例特征和福利支付（FECA案例储备模型）的算法模型，以及（2）未估算出的索赔，但未报告的索赔估算了造成的款项，并估算了这些付款方式。附件是用于根据FECA精算模型结果中未明确列出的实体估算FECA精算责任（未经审核）的计算器，该实体是基于该机构最近经历的实际费用的推断。此程序不是列出的责任金额的分配 - 针对代理机构的子机构计算的总负债不一定会增加整个机构列出的金额。但是，这是一种计算未列出实体的合理责任估计的方法。对于薪酬和医疗，计算收入在过去12个季度中的实体付款金额，并计算了年度付款平均值。可以在FECA每季度向机构发行的拒绝报告中找到薪酬和医疗付款。然后将两个平均付款金额乘以过去三年来整个FECA计划所付费比率的各自的薪酬和医疗责任，这些赔偿率已经输入了电子表格。由于经济假设和其他因素，这些比率每年的比率各不相同，但是大概的说，该模型计算的总责任约为年薪的11.53倍。供您参考，我们为如何得出11.53的总体LPR提供了计算。[请参阅表：计算付款比率（LPRS）的计算，以反映不同机构情况的可变性，每个机构都应行使判断以选择其精算责任的金额，无论是基于LPR的100％的数量，基于LPR的金额，基于LPR的金额降低了10％，还是基于LPR的数量增加了10％。要考虑的因素包括：过去几年的付款趋势以及新FECA索赔的发病率或性质的任何已知差异。因此，具有减少付款历史或雇员人数下降的机构可能会选择较低的估计值为最合理的估计，而付款数量异常增加的代理商可能会选择较高的估计值，这是最合适的。同样，新索赔最近增加的机构可能会使用更高的估计。年轻机构通常会属于后两个类别，应该选择更高的估计。
欢迎 2025 年冬季新生（C112）个人支持工作者！
▪ 在准备任何面对面的临床实习时，您需要证明已完成一些强制性要求，然后才能被分配到临床实习。这些临床前要求可能需要长达 8 到 10 周才能完成，建议您留出足够的时间来完成审批流程。 ▪ 收集到所有必要的文件后，您需要创建一个帐户，并在 2025 年 3 月 28 日的截止日期前将所有文件、证书和证据上传并提交到 ParaMed Placement Pass。门户链接为 https://georgebrowncollege.placementpass.ca/ ▪ 如果您未能在 2025 年 3 月 28 日的截止日期前完成、提交并上传这些要求到 ParaMed Placement Pass 门户，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并导致退出课程。 ▪ 请注意，即使您已从乔治布朗学院或其他学院、大学或机构的其他健康科学课程毕业和/或具有从事任何健康相关职业的经验，您仍需要完成以下列出的所有要求。如果您未能完成这些要求，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并可能导致课程退出。 ▪ 与整体医疗和其他要求相关的所有费用、服务费和罚款均由学生承担。以下是您必须在提交中提供的所有要求的摘要。请仔细阅读并遵循所有说明：医疗要求
人工智能增强的简化搜索 Workday 工作援助，为临时工和雇员提供帮助
人工智能增强型简化搜索将人工智能融入搜索用户体验，让您能够更快地找到任务和报告。此功能使用人工智能分析您的搜索查询，然后在搜索结果顶部显示最匹配的任务和报告，从而节省您的时间和精力。
移民工人在绿色过渡中的作用
全世界政府致力于将其经济碳化化，但是这些目标受到吸引具有必要技能进入绿色经济的工人的困难。诸如《美国通货膨胀法》之类的投资预计将创造数百万个绿色工作岗位，迫使高层行业的失业，并要求工人重新养成。但是，由于制定新的学徒制和培训计划需要花费时间，并且在许多高收入国家的其他趋势（例如人口老龄化和紧张的劳动力市场）中，绿色经济中的劳动力短缺已经出现，有可能延迟关键的减少全球排放的时间。在2022年，美国五分之一的能源技术雇主报告了寻找工作的挑战。到2030年，一个模型估计了700万人的全球“绿色工人短缺”。因此，在通过增加工作薪水和条件并投资于劳动力发展的国家，雇主越来越希望从国外招募这些职位，以填补已经在本地出生和移民的工人来填补这些角色。